线性规划由目标函数和若干约束构成,Latex中并没有直接的命令来写线性规划.简单的做法是使用＼begin{eqnarray} … ＼end{eqnarray}命令,但eqnarray命令是使若干方程按照中间的二元关系符(如等号)垂直对齐的,而线性规划的约束条件上虽然有二元关系符,但约束条件后面往往还有量词符号,它们也需要垂直对齐.也就是说,线性规划中有不止一个位置需要垂直对齐.或者干脆使用＼begin{array} …＼end{array}命令,这样可以做到多个位置垂直对齐,但又遇到公式无法自动

题意 将N种食品分给m个参赛选手,一个单位的某食品给某个选手一定满足度,每个选手有一个最大满足度.为了避免浪费,分给每一个选手的食品都不超越选手的满足度.已知的各种食品的单价,求最多可以花的钱. 思路 标准的线性规划---直接求即可--目前只会用用模板,还没搞清楚单纯性算法-- 代码 [cpp] /** Simplex C(n+m)(n) maximize: c[1]*x[1]+c[2]*x[2]+...+c[n]*x[n]+ans subject to a[1,1]*x[1]+a[1,2]*x

最小值求最长路. 最大值求最短路. 发现每个约束条件可以转化为一条边,表示一个点到另外一个点至少要加上一个定值. 限定了每一个值得取值下界,然后最长路求出答案即可. 差分约束系统,感觉上更像是两个变量之间约束的线性规划问题. 想了想怎么可能有-1的情况,原来2.4操作中a.b相同的时候会造成一个环 #include <map> #include <cmath> #include <queue> #include <cstdio> #include <c

目录 logistic回归和最大熵模型 1. logistic回归模型 1.1 logistic分布 1.2 二项logistic回归模型 1.3 模型参数估计 2. 最大熵模型 2.1 最大熵原理 2.2 最大熵模型 2.3 最大熵模型的学习 3. 极大似然估计 4. 最大熵与logistic回归的关系 5. 总结 6. Reference logistic回归和最大熵模型 1. logistic回归模型   logistic回归是一种广义线性回归(generalized linear mod

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第32篇文章,我们来聊聊SVM. SVM模型大家可能非常熟悉,可能都知道它是面试的常客,经常被问到.它最早诞生于上世纪六十年代.那时候虽然没有机器学习的概念,也没有这么强的计算能力,但是相关的模型和理论已经提出了不少,SVM就是其中之一. SVM完全可以说是通过数学推导出来的模型,由于当时还没有计算机,所以模型当中的参数都是数学家们用手来算的.它有一个巨大的应用就是前苏联的计划经济体系,我们知道在计划经济当中,国家有

http://codeforces.com/contest/750/problem/C 反正我不会这道题...为什么那么多人做出来了...我好菜.jpg 题目大意:cf每个人都有分数,每次都会在div2(<=1899)或者div1(>=1900)打比赛.有n个输入,每次输入ci和di,ci表示打了该场比赛以后的得分,di表示打的是div1还是div2,问,最后那个人可能得到的最高的分数是多少? 思路: For every contest we know that the current rat

知识点 第一类生产线平衡问题,第二类生产线平衡问题 整数线性规划模型,+Leapms模型,直接求解,CPLEX求解 装配生产线平衡问题 (The Assembly Line Balancing Problem) 装配生产线又叫做组装生产线, 是把产品的工艺做串行生产安排的流水生产线.一个产品的组装需要不同的工序来完成,且工序之间有先后次序要求. 下表是Jackson, J. R. . (1956)给出一个产品工序的装配次序要求: 工序 执行时长 紧前工序 1 6 -- 2 2 1 3 5 1 4

有一个旅游公司承包一条旅游线路,未来四周内的大巴车需求分别是:4辆.1辆.4辆和5辆.该公司向租车公司租赁服务,租车公司的计价方案是:租车收取一次性手续费3000,每车每周费用2000.求最节省租车方案. 线性规划方法 参数定义: d[k]: 第k周的需求车数: s[k]: 第k周周初库存车辆数量: x[k]: 第k周周初租车数量: y[k]第k周周初还车数量. 目标 数学式: $\min \sum_{k=1}^{n}(3000x_k+2000(x_k+s_k-y_k))$ +Leapms形式:

函数格式 scipy.optimize.linprog(c, A_ub=None, b_ub=None, A_eq=None, b_eq=None, bounds=None, method='simplex', callback=None, options=None) 今天阅读数据建模第一章线性规划问题,问题描述如下: 通过介绍我们知道了线性规划,就是目标函数及约束条件均为线性函数. 通过画图我们可知,X1,X2的最优解为2,6,目标值为26. 我们如何时候这个scipy的公式来计算这个值呢:

Lagrange 对偶问题 定义其的对偶问题: Lagrange函数 考虑线性规划问题 若取集合约束D={x|x≥0},则该线性规划问题的Lagrange函数为 线性规划的对偶问题为: 对偶定理原问题: 对偶问题: 定理1(弱对偶定理) LP对偶问题的基本性质原问题(P) 对偶问题(D) 定理1(弱对偶定理) 定理2(最优性准则) 证明: 定理3(强对偶定理)若(P),(D)均有可行解,则(P),(D)均有最优解,且(P),(D)的最优目标函数值相等.证明:因为(P),(D)均有可行解,由推论2

在管理信息系统的开发过程中,往往会涉及到一些线性规划数学模型,例如资源配置优化.微软的Microsoft.Solver.Foundation是一个数学库,可以很好的对线性规划问题进行求解.关于它的细节,可以自行百度,话不多说,以例题来学习如何用Microsoft.Solver.Foundation进行线性规划: 题目(来自网络),如下图: 为了解决上述线性规划问题,先要下载并安装Microsoft.Solver.Foundation库,关于安装细节这里不赘述. 1.VS2012建立一个WPF应用

Description 这是一道模板题. 本题中你需要求解一个标准型线性规划: 有\(n\)个实数变量\(x_1,x_2,\cdots,x_n\)和\(m\)条约束,其中第\(i\)条约束形如\(\sum_{j=1}^{n}a_{ij}x_{j} \le b_{i}\). 此外这\(n\)个变量需要满足非负性限制,即\(x_{j}≥0\). 在满足上述所有条件的情况下,你需要指定每个变量\(x_{j}\)的取值,使得目标函数\(F=\sum^n_{j=1}c_jx_j\)的值最大. Input

[题意] 一个餐厅在相继的 N 天里, 每天需用的餐巾数不尽相同. 假设第 i 天需要 ri 块餐巾(i=1,2,-, N). 餐厅可以购买新的餐巾,每块餐巾的费用为 p 分:或者把旧餐巾送到快洗部,洗一块需 m 天,其费用为 f分:或者送到慢洗部, 洗一块需 n 天(n>m),其费用为 s<f分.每天结束时, 餐厅必须决定将多少块脏的餐巾送到快洗部, 多少块餐巾送到慢洗部, 以及多少块保存起来延期送洗.但是每天洗好的餐巾和购买的新餐巾数之和, 要满足当天的需求量.试设计一个算法为餐厅合理地安

1.文件夹的生成     直接使用命令\tableofcontents就可以. 其默认格式例如以下: 我们会发现.这种格式不一定是我们所期望的. 比方说,我们也希望章标题与页码之间也有点连线,而且也希望将致谢.附录.參考文献也加进文件夹中. 这时我们能够通过以下语句来改变文件夹格式: 首先在导言区增加包:\usepackage{titletoc} 然后设置格式: \titlecontents{chapter}%这里能够更改chapter来设置章.节 [0.0em] {\songti\zihao{

                       利用线性回归方法求解生产计划 方法一: 1.建立数学模型: 设变量:设生产拉盖式书桌x台,普通式书桌y台,可得最大利润 ‚确定目标函数及约束条件 目标函数: 约束条件:  .....................⑴ .....................⑵ .....................⑶ ..........................⑷ 2.在Excel中求解线性规划 首先,如图1所示,在Excel工作表格输入目标函数的

这是一道模板题. 本题中你需要求解一个标准型线性规划: 有nn个实数变量x1,x2,⋯,xnx1,x2,⋯,xn和mm条约束,其中第ii条约束形如∑nj=1aijxj≤bi∑j=1naijxj≤bi. 此外这nn个变量需要满足非负性限制,即xj≥0xj≥0. 在满足上述所有条件的情况下,你需要指定每个变量xjxj的取值,使得目标函数F=∑nj=1cjxjF=∑j=1ncjxj的值最大. 输入格式 第一行三个正整数 n,m,tn,m,t.其中t∈{0,1}t∈{0,1}. 第二行有nn个整数c1,

根据描述,我们用线性规划带约束来求解问题 # coding=utf-8 from scipy.optimize import linprog import numpy as np def maxGain(args): xg,yg,naifenx,naifeny,kaofeix,kaofeiy,sukx,suky,naifenmax,kaofeimax,sukmax = args # c = np.array([0.7, 1.2]) # A = np.array([[9, 4], [4, 5],

1.目录的生成     直接使用命令\tableofcontents即可.其默认格式如下: 我们会发现,这样的格式不一定是我们所期望的.比如说,我们也希望章标题与页码之间也有点连线,并且也希望将致谢.附录.参考文献也加进目录中.这时我们可以通过以下语句来改变目录格式: 首先在导言区加入包:\usepackage{titletoc} 然后设置格式: \titlecontents{chapter}%这里可以更改chapter来设置章.节 [0.0em] {\songti\zihao{-4}\bfse

线性规划定义: 在给定有限的资源和竞争约束情况下,很多问题都可以表述为最大化或最小化某个目标.如果可以把目标指定为某些变量的线性函数,而且如果可以将资源约束指定为这些变量的等式或不等式,则得到了一个线性规划问题. 对于一些线性规划问题,我们通常能够转化成 每个变量的都出现两次,且系数分别为+1和-1. 就是这样的模型,我们可以用网络流的方法巧妙的解决. 首先网络流有性质:对于除了源点和汇点的其他点,有 流入的总量等于流出的总量. 这让我们有一个思路,把点当成每一个方程,把边看成给予限制的变量,对

知识点 +Leapms的itsme命令 +Leapms的直接代数模型 查看线性规划直接代数模型的单纯形表和计算过程 +Leapms的直接代数模型 +Leapms的直接代数模型十分简单,只是使用了s.r.表示变量的符号限制约束,其余是常用的模型写法. 模型关键词兼容多种写法,例如下面的写法是等价的: max z=2x1+3x2 s.t. 2x1+2x2<=12 4x1<=16 5x2<=15 s.r. x1>=0,x2>=0 maximize z=2x1+3x2 subject